基于二项稀疏算子的整值自回归模型的经验似然推断

• 作者: 张庆春 李晓梅 范晓东
• 来源期刊: 吉林化工学院学报
• 学科: 数学
• 关键词: 二项稀疏算子 INAR(1)模型 新息项 经验似然
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 90-93
• 页数: 4页
• 分类号: O212.1
• 字数: 2335字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16039/j.cnki.cn22-1249.2019.01.020

摘要

整值时间序列可出现在交通、金融、教育、环境、保险等很多领域.稀疏算子是研究整值时间序列的主要方法.本文采用经验似然法研究基于二项稀疏算子的一阶整值自回归模型,并给出新息项为泊松的BINAR(1)模型的经验似然推断及其最大经验似然的估计值.利用数值模拟来研究经验似然估计的表现.最后通过一个犯罪数据的实例给出模型的应用.